Video Face Manipulation Detection Through Ensemble of CNNs

Auteurs : Nicolò Bonettini, Edoardo Daniele Cannas, Sara Mandelli, Luca Bondi, Paolo Bestagini, Stefano Tubaro

Résumé : In the last few years, several techniques for facial manipulation in videos have been successfully developed and made available to the masses (i.e., FaceSwap, deepfake, etc.). These methods enable anyone to easily edit faces in video sequences with incredibly realistic results and a very little effort. Despite the usefulness of these tools in many fields, if used maliciously, they can have a significantly bad impact on society (e.g., fake news spreading, cyber bullying through fake revenge porn). The ability of objectively detecting whether a face has been manipulated in a video sequence is then a task of utmost importance. In this paper, we tackle the problem of face manipulation detection in video sequences targeting modern facial manipulation techniques. In particular, we study the ensembling of different trained Convolutional Neural Network (CNN) models. In the proposed solution, different models are obtained starting from a base network (i.e., EfficientNetB4) making use of two different concepts: (i) attention layers; (ii) siamese training. We show that combining these networks leads to promising face manipulation detection results on two publicly available datasets with more than 119000 videos.

Soumis à arXiv le 16 Avr. 2020

Explorez l'arbre d'article

Cliquez sur les nœuds de l'arborescence pour être redirigé vers un article donné et accéder à leurs résumés et assistant virtuel

Accédez également à nos Résumés, ou posez des questions sur cet article à notre Assistant IA.

Recherchez des articles similaires (en version bêta)

En cliquant sur le bouton ci-dessus, notre algorithme analysera tous les articles de notre base de données pour trouver le plus proche en fonction du contenu des articles complets et pas seulement des métadonnées. Veuillez noter que cela ne fonctionne que pour les articles pour lesquels nous avons généré des résumés et que vous pouvez le réexécuter de temps en temps pour obtenir un résultat plus précis pendant que notre base de données s'agrandit.